Python经验模态分解信号分析：平均周期与单样本t检验展示

如果你最近在研究信号，是经验模态分解（EMD），那这个资源一定对你有。它详细了 EMD 的基本原理，如何将复杂信号分解成多个本征模式函数（IMF），并且还会带你一步步计算每个 IMF 的平均周期。重点是，通过单样本 t 检验来评估周期与预期周期性之间的显著性差异，了蛮有用的框架。文中也有一个Python Demo，涵盖了数据预、EMD 分解、周期计算、t 检验和结果可视化等步骤，整个过程挺简单直接的。适合信号领域的研究者、开发者，是如果你想深入了解 EMD 的应用和算法，真的可以试试看。需要注意的是，这个 Demo 主要是概念验证，实际应用时还是要根据数据调整一下参数设置。嗯，做信号的你，千万不要忽略数据质量，异常值可千万别放过哦。